데이터이쿠 “‘AI 성공 핵심은 AI 내재화 통한 전사 확산‘…AI 성공 플랫폼’ 지원”

데이터이쿠(Dataiku)가 ‘인공지능(AI) 성공을 위한 플랫폼(The Platform for AI Success)’ 비전을 제시하고, 전세계 출시한 AI 빌딩 에이전트 ‘데이터이쿠 코빌드(Cobuild)’ 등 최신 AI 관련 제품군을 공개했다.

24일 서울 서초구 에피소드 강남 262에서 개최한 기자간담회에서 데이터이쿠는 먼저 현재 기업 대부분이 AI를 도입해 활용하고 있지만 ‘AI 성공의 격차(AI Gap to Success)’를 겪고 있다고 진단했다.

앤드류 보이드(Andrew Boyd) 데이터이쿠 아시아태평양 및 일본(APJ) 총괄 수석 부사장은 “현재 기업의 88% 이상이 인공지능(AI)을 활용하고 있지만, 단 6%의 기업만이 투자대비수익(ROI) 측면에서 유의미한 가치를 경험하고 있다”며 “대부분 AI가 운영환경으로 배포되지 않고 파일럿 적용에 그치고 있고, 지출은 빠르게 증가하고 있지만 ROI도 안나오고, AI 결과물에 대한 신뢰가 제한적인 경우가 많다”고 지적했다.

보이드 수석 부사장은 이를 두고 ‘AI 성공의 격차’라고 표현하면서, 이 격차를 극복하기 위한 방안을 제시했다.

그가 제시한 핵심요소는 바로 사람(전문가), 크로스플랫폼 오케스트레이션, 통제력과 가시성이다. ▲사람, 즉 전문가들이 확산돼 조직 전반에서 AI 역량을 활용해 업무 생산성을 향상시키는 데 작용하고 기여해야 하고, ▲전체 비즈니스에 적용될 수 있도록 과거에 사용해온 플랫폼과 새로운 모델까지 모두 통합될 수 있어야 하며, ▲전사 AI 활용 전반에 대한 통제력과 가시성을 확보할 수 있어야 한다는 의미다.

이들 세가지 요소는 AI 성공을 위한 핵심요소이자 가로막는 제약요소라는 게 보이드 수석 부사장의 지적이다. 그는 “AI가 챗봇 박스 안에 갇혀 있는 것이 아니라, 모든 업무와 비즈니스 프로세스 전반에 내재화되는 ‘전사적 확산(Enterprise diffusion)’이 일어나야만 진정한 ROI를 얻을 수 있다”라면서 “AI나 에이전트가 필요한 데이터에 접근하지 못하고 워크플로우에 완벽하게 통합돼 있지 못하면 효과를 발휘할 수 없다. 많은 AI 프로젝트가 실패하는 이유가 바로 오케스트레이션의 결여 때문이다. AI가 확산하면서 신뢰의 문제는 매우 중요해지므로 AI 투명성과 가드레일을 바로세우는 거버넌스가 필요하다”고 강조했다.

데이터이쿠 플랫폼은 바로 이같은 AI 성공 요소를 지원한다. 보이드 수석 부사장은 “데이터이쿠 플랫폼은 비즈니스와 기술, 그리고 전문가라 할 수 있는 사람을 연결하는 가교 역할을 한다”라면서 “완전히 독립적인, 종속되지 않는 방식으로 기술 숙련도와 관계없이 모든 사용자들이 AI 에이전트와 생성형 AI를 개발·구축·활용하고 오케스트레이션할 수 있도록 돕는다. AI를 워크플로우 내에 완전하게 내재화시킨다”고 설명했다. 이어 “그 기반이 되는 데이터 준비, 분석, 언어모델 고도화부터 에이전트 배포와 활용이 이뤄지는 시점에서 거버넌스 관리도 플랫폼에서 제공한다. 가드레일 설정과 더불어 현재 및 향후 ROI에 대한 가시성 확보까지 모두 지원한다“고 덧붙였다.

이어서 발표한 장기욤 아페르(Jean-Guillaume Appert) 데이터이쿠 제품관리 부문 이사 역시 “데이터이쿠 플랫폼은 에이전트와 모델, 애널리틱스 전체에 걸쳐서 구축과 오케스트레이션, 배포, 거버넌스까지 확보할 수 있다”고 말하면서, 이를 지원하는 최신 신제품들을 소개했다.

그 중에서도 지난 18일 출시된 최신 제품인 ‘코빌드’는 현업 사용자가 자연어로 비즈니스 목표를 입력하면 이를 검사 가능하고 즉시 운영 환경에 적용할 수 있는 프로덕션 수준의 AI 프로젝트로 자동 변환하는 솔루션이다.

기존 코드 생성 도구들이 개발 속도를 높이는 데는 기여했지만 결과물의 검토 및 거버넌스 측면에서 한계를 보였던 것과 달리, 코빌드는 기업 환경에서 검증 가능성과 통제 가능성을 함께 확보하는 데 초점을 맞췄다는 게 아페르 이사의 설명이다. 코빌드는 독립형 에이전트 빌더가 기업 시스템 외부에서 프로토타입을 생성하는 문제를 보완해 AI 백로그 증가와 기술 부채 누적을 줄이는 것을 목표로 하고 있다.

코빌드는 사용자의 비즈니스 의도를 기반으로 프론티어 AI 모델을 활용해 관련 데이터를 식별하고 워크플로를 설계하며, 데이터 파이프라인, 머신러닝 모델, 에이전트, 애플리케이션 등 핵심 구성 요소를 코딩 없이 자동 생성한다. 모든 결과물은 시각적 흐름(Visual Flow) 형태로 제공돼 누구나 직관적으로 검토·수정·승인할 수 있도록 설계돼 초기 기획 단계부터 거버넌스가 자연스럽게 내재화된다는 점이 특징이다. 스노우플레이크, 오픈AI, 앤트로픽, 아마존웹서비스(AWS) 베드록, 구글 제미나이 등 대형 언어모델(LLM) 환경을 지원해 기업의 데이터 주권과 모델 선택권을 보장한다.

데이터이쿠는 ▲사내 비즈니스 전문가의 지식과 판단 기준을 AI 에이전트의 구조화된 추론 로직으로 전환하는 ‘E2A(Expert to Agent)’ 기술과 ▲플랫폼 환경에 관계없이 분산된 다수의 AI 에이전트를 단일 화면에서 통합 관리하고 성능 및 리스크를 모니터링할 수 있는 ‘에이전트 매니지먼트’ ▲기능 및 산업별 특화 에이전트를 기반으로 의사결정을 지원하는 ‘리즈닝 시스템’도 제공한다.

보이드 수석 부사장은 “AI의 가치는 기술 자체가 아니라 실제 조직 안에서 작동할 때 드러난다”며 “AI가 제대로 내재화되기 위해서는 비즈니스 사용자가 쉽게 이해할 수 있어야 하고, 리스크 관리 조직이 이를 통제할 수 있어야 하며, IT 부서는 안정적으로 운영할 수 있어야 한다. 데이터이쿠 플랫폼은 이러한 세 가지 조건을 동시에 충족하도록 설계됐다”고 부각했다.

한편, 이 자리에서는 데이터이쿠를 도입해 성과를 거둔 국내외 기업들의 사례도 공개됐다. 이에 따르면, HS애드(AD)는 마케팅 전문가들의 개인 지식과 노하우를 데이터이쿠 기반 설문 에이전트 및 고객 의도 분석 AI로 구축해 조직 전반에 자산화하고 있다. 포스코는 현장 엔지니어들이 직접 참여하는 AI 해커톤을 통해 현업 지식을 플랫폼에 통합했다. 또 라이브 데이터를 활용해 예측적 유지보수, 이상 탐지, 품질 보증 부문에서 큰 개선을 이루고 전사적 머신러닝운영(MLOps) 체제를 구축했다.

스탠다드차타드 은행은 재무 기획 및 분석(FP&A) 업무에 데이터이쿠를 적용해 생산성을 30배 끌어올렸으며, AI 모델 기반의 리소스 분석을 통해 부동산 비용을 3400만 달러(약 470억원) 절감했다. 호주의 핀테크 스타트업 와이저 역시 AI 에이전트를 통해 대출 상품 승인 절차를 자동화하며 대출 검토 시간을 50% 단축하는 성과를 거뒀다.

이같은 데이터이쿠의 AI 성공을 위한 플랫폼 비전과 주요 제품, 성공 사례 등은 25일 서울 웨스틴 파르나스 하모니 볼룸에서 개최하는 ‘데이터이쿠 서밋 서울 2026’에서 국내 주요 고객사와 파트너, 전문가들에게 소개될 예정이다.

김종덕 데이터이쿠코리아 지사장은 “이번 데이터이쿠 서밋 서울은 국내 주요 고객사와 파트너, 전문가들이 함께 참여해 AI를 실제 업무 환경에 어떻게 적용하고 확장해 나가는지를 확인할 수 있는 자리가 될 것”이라며 “에이전틱 AI 시대에는 개별 모델 성능보다 이를 안전하게 확장하고 통제할 수 있는 체계가 중요하다. 데이터이쿠는 사람과 오케스트레이션, 거버넌스로 구성된 운영 모델을 통해 기업이 AI를 안정적으로 확산할 수 있도록 지원하고 있으며, 국내 고객사들이 AI를 단발성 실험이 아닌 전사적 운영 체계로 발전시킬 수 있도록 지원해 나가겠다”고 밝혔다.

글. 바이라인네트워크
<이유지 기자>yjlee@byline.network